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神经网络连续知识的持续学习简介

传统的知识多表现为结构化的信息，例如知识图谱中的三元组表示的是实体与实体之间的关系信息。因此，这些传统的知识是易被人们理解和学习的，并且能被使用于很多专家系统中...

神经网络自动量化压缩的问题与挑战

模型量化和剪枝可以降低DNN的计算规模，加速其计算过程，但是不恰当的压缩方法可能会导致模型性能极大退化，甚至导致DNN模型完全不能实际应用。比如，裁剪掉过多的连...

深度神经网络的剪枝和量化方法

神经网络模型剪枝深度神经网络（DNN）模型剪枝是通过去除DNN中冗余的参数和结构来降低DNN的计算量，可分为非结构化剪枝和结构化剪枝。非结构化剪枝将DNN中每个...

浅谈深度神经网络的压缩需求

深度神经网络的压缩需求目前，深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）已在诸多领域得到广泛应用并获得显著成效，但是其模型规模庞大、计算复杂，...

深度神经网络的架构优化方法与压缩动态化

神经网络稀疏性对架构的优化由于设计抽象层次软硬件的界限逐渐模糊，工程师们可以从工具链的角度利用神经网络的稀疏性对DNN架构展开优化，并遵循算法库设计-定制化算子...

深度神经网络的压缩技术演进发展探讨

神经网络压缩技术最重要的是设计抽象层次上的发展，遵循软件算法-硬件架构-软硬件协同设计的轨迹。从软件算法角度来看，压缩深度神经网络模型一直是AI领域的一个重点研...

浅谈深度神经网络处理器架构演进

深度神经网络（DNN）因其强大的表征能力，在图像识别、自然语言处理、物体识别、自动驾驶等多个领域取得了突破性进展。为了适应更复杂的应用场景，深度神经网络不断发展...

神经网络加速器软件编程系统设计探讨

神经网络加速器为提升神经网络算法的实现性能提供了基础架构，而神经网络应用的实际执行必须有合适的软件编程系统配合，才能充分发挥神经网络加速器的硬件优势。在实际应用...

神经网络加速器通用芯片简介

近年来，随着神经网络算法研究不断取得重大进展，其在图像识别、目标检测、语音识别和自然语言处理等方面均得到了广泛的应用。然而，随着神经网络层数的不断增加，算法所需...

神经网络基于模式的剪枝和编译器优化方案

基于模式的剪枝非结构化和结构化剪枝方案代表了设计空间中的两个极端。在非结构化剪枝中，任何权重都可以被修剪，这其实是一种细粒度的方法。相反，在结构化修剪中，整个过...

神经网络的AI加速器简介

神经网络是什么？神经网络（Neural Network，NN）作为人工智能（Artificial Intelligence，AI）领域的一类机器学习模型，近年来...

图神经网络加速芯片HyGCN之设计详谈

作为人工智能的新一代芯片基础，HyGCN是国际首款图审计网络加速芯片，其命名寓意是向图神经网络的加速说“Hi”（你好）。HyGCN芯片设计的核心思想是基于混合结...

人工智能的驱动力：图神经网络概述

人工智能的发展从低到高可分为三个阶段：运算智能、感知智能、认知智能。运算智能是最初级的阶段，主要指计算机拥有快速计算和记忆存储能力。感知智能阶段建立在运算智能的...

图神经网络的预训练详述

近年来，图神经网络（GNN）对基于图结构数据的机器学习任务产生了深刻的影响，如节点分类、链接预测以及图分类等。该方向的早期研究重点是把神经网络应用到非欧氏空间的...

寒武纪历代神经网络处理器系列一览

寒武纪神经网络处理器是中科院计算技术研究所发布的能运行深度神经网络实现人工智能算法的处理器硬件架构，下面是小编整理的寒武纪历代深度学习处理器的各种参数信息，大家...

边缘计算中深度神经网络剪枝压缩的研究简介

边缘计算将计算、网络、存储等能力扩展到物联网设备附近的网络边缘侧，而以深度学习为代表的人工智能技术让每个边缘计算的节点都具有计算和决策的能力，这使得某些复杂的智...

卷积神经网络用于图形图像增强探讨

随着数字图像成像设备技术的不断进步，通过相机、手机、视频监控等途径获取的图像数量呈现出指数级增长的趋势，图像已成为人们感知世界以及与外界交换信息的重要手段。然而...

神经网络的可解释性研究现状

近年来，深度学习系统的解释方法已引起人们的广泛关注。现有的深度神经网络可解释方法主要分为基于数据的方法和基于模型的方法。基于数据的可解释性分析方法中最典型的是可...

什么是生成对抗神经网络？

生成对抗网络是伊恩，古德费洛（Ian Goodfellow）在2014年提出的。他最早想要解决的问题是如何生成高质量的人工数据集以弥补真实数据的不足，跟“对抗”...

深度神经网络GAN给我们带来了什么改变？

GAN从提出到现在不过三年时间，但是与之相关的论文已经是浩如星海。从很多计算机视觉领域的论文里我们可以发现，往往在旧的方法基础上加个判别器，套上对抗机制，也能取...

关于神经网络模型的一些争议之讨论

一个很现实的问题是，神经网络模型有很多种，类脑计算机显然不可能全部支持。那么类脑计算机应该采用哪种神经网络模型呢？这就要看我们的根本目标了。我们的根本目标是智能...